数据库原理难学吗—数据库原理难么 收藏 0

零基础 SQL 数据库小白，从入门到精通的学习路线与书单

我观察了 865 个 SQL 入门者，发现大家在学习 SQL 的时候，最大的问题不是 SQL 语法，而是对 SQL 原理的不熟悉。

很多初学者，往往被 SQL 能做什么，为什么会有 SQL 这门语言给迷惑到了。他们用学英语的方法，去学SQL，结果发现什么都学不到，而且感觉越来越难学，难用。想想你为什么讨厌英语就明白了，每次翻开词典，从 abandon 学起来，不到 10 页就学不下去了，不就是因为太枯燥，太乏味了嘛。

假如我告诉你，听听音乐 yesterday once more, 看看电影 iron man 就能轻松学好英语，是不是觉得有趣多了？ 学 SQL 和学英语一样，选择枯燥的学习模式，必然带来不好的学习结果。我们追求的是轻松学 SQL 的方法。

做个广告，我公众号【有关SQL】有近1万订阅者，分享了很多数据库论文与学习资料，还与许多读者深入交流了 SQL 数据库，Python, 以及大数据的学习方法，欢迎关注。

SQL 的原理，超级简单，四个字，集合运算。

所有复杂的 SQL 语句，命令都是围绕着这个本质在做文章，添油加醋。

如果对集合这个概念陌生，没关系，高中毕业那么久，不记得情有可原。毕竟当时老师也不知道，风靡全球的 SQL 会基于集合理念发明出来。

集合，最简单的例子就是数组，比如 { a, b, c, d}。举个形象化的例子，比如大学全班同学，这是个大集合，按照性别进而可以分成男同学集合和女同学集合。

男同学有什么特征？高大，威猛，有胡子。

女同学有什么特征？白嫩，温柔，有长发。

就这样，我们有两个大集合了，男同学集合，女同学集合。回到 SQL 的原理上来，针对这两个集合，SQL 运算做的事情，无非就是这几样：

1. 寻找身高大于180cm的男同学
2. 寻找身高最高的男同学
3. 寻找有胡子的男同学
4. 寻找长了胡子，身高低于160cm的男同学
5. 统计没有长胡子的男同学人数
6. 寻找最高的女同学
7. 寻找最白的女同学
8. 寻找又高又白的女同学
9. 寻找正在谈恋爱的男女同学
10. 寻找曾经谈过恋爱，而现在又有其他男女朋友的男同学和女同学

你看，无非就是做这些事情。是不是对SQL立马就有好感了呢！

如此有趣的一件事情，教科书偏要说的枯燥（希望下面离散数学，集合理论的科普不会烦到你，不想看，完全可以跳过）

1. 交换律（Commutative Laws）：A ∪ B = B∪A， A ∩ B = B ∩ A
2. 结合律（Associative Laws）：(A ∪ B) ∪ C = A ∪ (B∪C) = A ∪ B∪C (A ∩ B) ∩ C = A ∩ (B ∩ C) = A ∩ B ∩ C
3. 分配律（Distributive Laws）： (A ∩ B) ∪C = (A∪C) ∩ (B∪C) (A∪B) ∩ C = (A ∩ C) ∪(B ∩ C)
4. 等幂律（Impotent laws）: A∪A = A，A∩A = A
5. 吸收律（Absorption laws）： (A∩B)∪A = A，(A∪B)∩A = A
6. 同一律（Domination laws）：A∪Ø = A，A∩Ω= A A∪Ω=Ω，A∩Ø = Ø；

参考：http://math001.com/laws_of_set_theory/这罗列了详细的集合运算数学表达式。

所以，千万别被教科书上的数学符号吓到，而失去了学习SQL的兴趣。学霸别听我的，这些符号我知道对你完全是小菜一碟。

下面我们用SQL来回答上面的10个男女同学问题：

1. 把全班男女同学登记到花名册上
2. 找班上的八卦同学打听男女朋友关系，记录到恋爱关系秘本上

这里用到的花名册，恋爱关系秘本就是数据库里的二维表。先建这两张表，分别是 Students(花名册表)，Relationships(恋爱关系秘本)。为了更加形象，用 Excel 展示下，这两张表分别长这个样子：

StudentId Name Gender Height Mustache SkinColor 001 陈冠奇 男 186 No 白 002 张白芷 女 172 No 白

RelationshipId BoyId GirlId BeginDate CurrentActive EndDate 1001 001 002 2002-4-1 Y 2008-4-1

第一张表是 Students 花名册表，共有 6 栏，分别解释下含义：

• StudentId: 用来标注学生的学号，一个学生只有一个学号；
• Name:学生姓名；
• Gender:学生性别；
• Height:学生身高，cm 为单位
• Mustache:有无胡子；
• SkinColor:肤色

第二张表是 Relationships（恋爱关系秘本），共有 6 栏，分别解释下：

• RelationshipId: 男女朋友关系成立的编号，用来确立两人曾经处过或正在处于关系之中；
• BoyId:男生编号；
• GirlId:女生编号；
• BeginDate:关系成立日期；
• CurrentActive:当前是否还在恋爱期；Y 表示正在恋爱；N 表示已经分手；
• EndDate:分手日期

注意：栏位在数据库中被称为字段

用 SQL 语句来表达建表的命令：

注意：字段旁边必须加上数据类型，规范数据长度，精度，比如 varchar(3) 表示 3 个字长。有关数据类型，可以参考参考官方文档对基本数据类型的定义和举例

推荐可在线执行SQL的工具: http://sqlfiddle.com/

这款工具，有两大特点：

• 支持六大数据库，MySQL,Oracle,SQL Server,PostgreSQL,SQLite;
• 支持在线编辑及执行SQL，无需自搭数据库环境

简单了解下：

整个页面分为1,2,3个区域。

1. 区域 1 的编辑器用来创建数据库 schema ，比如建表，新建数据；
2. 区域 2 则用来编辑和执行 SQL；
3. 区域 3 用来展示 区域 2 中的 SQL 执行结果

使用这款工具，无需你手工安装数据库便可以完成本指南所有的 SQL.

完美！我们成功的完成了第一步。

接下来，让我们为巧妇准备好精米。

INSERT

使用这条 SQL 命令，将添加全班同学的个人信息，包括姓名，学号，性别，身高，肤色，有无胡子，以及男女朋友关系，（当然这可不能让班主任知道。）

接下来我们用 SQL 做一些有意思的事情：

查找身高大于180cm的男同学：

查找身高大于170cm的肤白女同学:

查找最高的女同学:

查找有恋爱关系的同学：

最帅的陈冠奇居然留胡子了，让我们记录下：

帅奇留胡子的原因居然是，陈冠奇和张白芷前两天分手了，我们要记录这段关系的破裂：

任何的痛苦都离不开恋人的离去，张白芷居然去国外留学了，因此花名册少了这个人：

帅帅的陈冠奇，怎么甘心就此沉沦，他又找了莫文丽做女朋友：

好奇的小乐，查了查莫文丽的后台，发现她居然曾有过三次恋爱关系：

恭喜！到此为止，所有的SQL基本操作你都会了。

有竞争力的技术肯定是要花大功夫来磨炼的，否则人人看一遍就会的东西，卖得出什么高价呢！

因此当大家都度过第一阶段之后，如何意识到还有第二阶段，第三阶段，甚至第四阶段就很重要了。那会影响你的长期发展。舒适区是留给平庸者的。

从技术角度，我们习惯将 SQL 数据库开发分为 4 个阶段：入门，初级，高级，资深。

注：技术角度可分这四个阶段，并不代表做到资深，你一定能年薪百万。可千万别这么想，很多朋友咨询我的第一个问题是，“黄老师，以我的水平，能要个30K不？” 这我不打包票，能做到什么收入完全看你水平和天意（没错，很多时候，赚大钱靠运！）

在本文中，我只谈 SQL 技术水平的晋级，不谈其他。

上面的入门指南，相信你看完之后，写 SQL 基本掌握了。这一阶段过后，就是要通过反复的操练这些 SQL ，直到你熟透这些 SQL 命令和语法。

帮你度过这阶段最好的方式，是什么呢？刷题。没错，简单粗暴。这里推荐牛客网，你可以试着去刷：

左边是题目，右边编辑 SQL， 点击【保存并调试】即可运行 SQL。系统会提示，你的答案是否通过！

刷完这 60 多道题目，相信你的感觉一定很好！

再推荐基本经典的小书，可以兼顾理论与实战,具体看哪一本，依据你使用的数据库软件来：

《SQL 必知必会》(综合)《T-SQL Querying》中文《T-SQL 查询》（SQL Server适用）《Oracle编程艺术》（Oracle适用，只要是 ASK Tom 主编 Thomas Kyte 的著作不会错）

打个广告。我在微信公众号【有关SQL】中分享了这些基础的电子书，你可以关注后，回复1024，便可拿到！

当你跨过了第二个阶段，所有的 SQL 命令都会了，看到 SQL 题目也有自信了，自认为天下数据，为 SQL 皆可取的时候，你应该来挑战下高难度了

现在你的角色是河南郑州大学的学生会主席，所有学生的信息都归你管。别小看了这学生会主席，2017 年郑州大学在校人数总共有7.26万人。此时，你再查找个又白又高的女生，嘿嘿…别想歪咯，数据查询就会很难了。看你急不急！

怎么办呢，SQL 命令你也玩熟了，但每次查个人都要花费个20,30秒，查个交友记录，快则1,2分钟，慢则半天！

此时，你该修炼下 SQL 性能调优了。而 SQL 数据库开发真正的挑战才正式开始！

要研究数据，就要从体系着手，我总结了一下目前正在使用的 SQL Server，它的知识点可以用 20 张思维导图来表达。而 SQL 性能调优正是与这 20 个知识点息息相关。

20图归纳SQL Server知识点

如果你使用的是其他数据库，那么一份详细的数据库体系图，是必不可少的。它就是深夜里的北极星，为你照亮了前进的方向。

再一次，打个广告。我在微信公众号【有关SQL】中分享了这些有关数据库体系，性能调优，高可用高并发的电子书，你可以关注后，回复1024，便可拿到！

当然你跟我一样，对纸质书情有独钟的话，这里推荐几本：

综合类的数据库调优书：

《数据库索引设计与优化》《数据查询优化器的艺术》

Oracle 相关调优书：

《Oracle Concepts》《Oracle 体系架构》《Oracle DBA 手记》（云和恩墨出品都是精品）

MySQL 相关调优书：

《高性能 MySQL》

SQL Server 相关调优书:

《Inside SQL Server 》系列《T-SQL 性能调优密集-基于 SQL Server 2012 窗口函数》

这些书看下来应该会耗掉你2-3年的时间。当然，如果你愿意痛饮咖啡，用007（一周工作7天，每天连续12个小时）的速度来看书，那也可能1年左右就够了。但不建议这么干，身体健康比什么都重要！

当任何超过5秒的SQL，在你手下都变成了秒出时，你可能会昂天长啸，“老子终于天下第一啦”。不过且慢，你别忘记了，你还是会被项目经理催着干活，比如改个字段，改个需求，改处bug等等。此时，你恐怕最需要的是，一个得力的左膀右臂，一个能打的需求分析，更重要的是搞定灵活多变的业务变更，甚至你要挽起袖子，自己盯着业务变更，发布更灵活适配的数据模型。此时数据建模，业务管理，数据治理，数据挖掘，安全审核等等都来了

此时，正是你职业生涯的分水岭。

若你觉得你就是干不了开会，扯皮，来回折腾的活儿，就喜欢指挥机器干活，那就选择偏技术的方向，比如运维DBA，数据库研发。从事这条路线，意味着你要懂的更多的边角料知识，比如操作系统，网络协议，自动化编程，架构设计，分布式计算，云计算等。这些知识资料早已有现成的资料可以参考，只要耐得下心来学，一定有成功出头的那一天。但也极其容易放弃，因为东西实在太多，太杂，而且有些边缘性的学科，一时半会你还用不到，比如网络协议。但如果不懂网络协议，碰到数据库安全的问题，你就容易败下阵来，死的很惨。你的任何一个缺点都会伴随每一次的故障而被无限放大，被很多同事视为毫无战斗力，让你自己都开始怀疑自己，鄙视自己。所以干这行，首先要有一颗强大的心脏，在无数的口诛笔伐之下，你要坚挺自己的信念，不要怀疑自己的判断，丢失基本判断能力。

且运维不仅仅是个智力活，还是个体力活。

白天所有运行在数据库上的应用都好好地跑着，一般不会有大问题，看上去 DBA 很轻松。但是一到晚上，你们的活儿才刚刚开始。有索引重建，磁盘告警了；有 ETL Job 失败，数据库卡住了；有集群节点宕机，需要更换机器了，等等。总之 7*24 的重活，累活都来了，而且是必须赶在天亮业务开始之前修复。有时候，那些夜猫子也很凶悍，大晚上非还要抢点货，点个夜宵啥的。一下单，系统崩溃了，你的美梦也就泡汤了。或许你感冒了，正在休息，不行你得起来；或许你正在电影院看着复联呢，不行，你得回公司。总之，为了工作，为了抢修数据库，你必须第一时间赶赴现场。多少年轻的DBA都曾在高压现场，留下了人生中第一口鲜血。

你说DBA那么累，傻子才选，你走第二条路，扯皮！

恭喜你，你选了一条可以通向公司高层的路。也许是 CTO,也许是CEO。通过做数据运行，数据产品，或者数据分析，你认识了全公司上上下下的大小头目，今天与运营总监吃个饭，明天与生产总监喝个咖啡。总之他们提的一切需求，都希望你全部搞定。你说你团队人手不够，公司不肯招人，跟他们有什么关系？你说你excel就能实现的功能，为什么非要整一套炫酷而无任何实用价值的可视化报表分析软件？他们就想要！你说你这个需求要1个月才能做好，他们拍着你的肩膀说，“你可以的，要相信自己。俩天，顶多两天就能搞定！”

你带着这么多需求回到你的办公室，看着满脸青春的这些小伙小姑娘们，刷着微博，舔着朋友圈，个个脸上洋溢着热焦玛的香气。你好忍心让他们陪你加班到凌晨，还自费打滴滴么！

好不容易，2个shot的星爸爸热焦玛下肚，你来了精神。熬到凌晨2点，连续2,3天回家看不到老婆/老公的笑脸，还给自己打气，一切都是为了家庭。等到交上报告一看，“这里数据改一下，口径要和运营部统一”，“哪里整个版面太丑了，影响公司形象，再修得漂亮一些。还有，这些报表都要加上权限，不能让其他部门人看到。好吧，明天下班前我们再谈”。

好吧，这回你只得厚起脸皮请小朋友们一起改了，晚餐自费交了KFC全家桶，全组加班人员，一律打车报销。你默默的在群里丢了一个又一个红包。收到一个又一个的“老板帅气，老板再来一个，宝宝没抢到”

终于赶在deadline之前做完了，“怎么样，我说你可以的吧，看好你哦。这样，我们昨天几个人会后碰了下，发现你原来的设计也挺好，只是稍微还要再改改；还有，数据需要增加导入导出功能…”

如此反反复复，来来回回的折腾，某天你突然感慨，原来“别人用了一年，真的学到了我十年所用会的SQL技术”。此时，你会坚持自己的选择是对的吗，假如不幸的是，公司投资人撤资了，你所熟悉的环境没了，怎么办？

因此，在这些零零碎碎的项目锻炼中，你能否总结有效的规律，提高自己业务沟通的能力，掌握数据治理的策略，严格把控项目管理的进度，都成了你的必修课。一旦松懈和迷茫，可真是万劫不复！

如果你选的是 DBA，除了各家数据库文档要通读之外，还需要补充云计算相关：

《数据库系统实现》《云计算通俗讲义》《让云落地：云计算服务模式》《云计算架构技术与实践》《Kubernates权威指南》《微服务架构设计模式》

如果你选的是业务设计（无论是运营，产品，数据分析，尤其是数据分析师），那么这些书，肯定是要读一读的

Kimball 的系列书：

《维度建模权威指南》《数据仓库与商业智能宝典-成功设计、部署和维护 DW/BI 系统》

业务场景解决方案：

《计算广告》《推荐系统实战》《决战大数据》《大数据之路-阿里巴巴大数据实践》《企业IT架构转型之道》《设计数据密集型应用》

大数据系列：

《Hadoop 权威指南》《Spark 权威指南》《Hive 编程》《Hive 实战》《Spark 高级数据分析》《Hadoop构建数据仓库实践》

我的公众号【有关SQL】也提供了这些书的电子版。在后台回复1024，便可下载

以上就是基本路线了，能在5-10年搭好这个基础，你定当可以独当一面。

数据库工程师：初、中、高级有什么区别？明明白白有效打工

在数据驱动发展的当下，企业运营离不开数据库，而数据库工程师就是保障其平稳运行的关键力量。他们从新手逐步成长为高手，各阶段工作内容与所需技能差异明显。

刚入行的初级工程师，如同新生，一切从基础学起。

1. 安装数据库：要熟练安装 MySQL、Oracle、SQL Server 等常见系统。安装时需依据企业硬件配置（如内存、硬盘空间）及业务数据需求，精细调整参数，为数据库搭建稳定“住所”，保障其顺利运行。
2. 备份数据：数据是企业根基，不容有失。初级工程师需制定日常备份计划，利用自带或第三方工具进行全量、增量备份。还得时常模拟数据丢失场景，检验恢复能力，为数据安全筑牢首道防线。
3. 监控运行状态：每日借助监控工具，紧盯数据库 CPU 使用率、内存占用、磁盘读写、连接数等指标。一旦发现异常，迅速排查是程序故障还是硬件问题，无法解决时及时上报。
4. 协助处理数据问题：业务部门反馈数据查询有误、插入失败等情况，需及时响应。主要排查查询语句语法错误，或是否违反数据规则，如必填项缺失、重复插入唯一标识数据，助力解决数据操作小麻烦。

1. 掌握数据库基础知识：熟悉 SQL 基本语句，像 SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE 运用自如，理解 JOIN 操作与子查询。明晰数据库存储结构、事务处理机制及索引原理。

1. 了解操作系统：至少掌握 Windows 或 Linux 常用命令，知晓文件系统、进程管理知识。当磁盘满、数据库运行慢时，能借助操作系统知识排查、解决问题。

1. 具备学习与沟通能力：数据库技术更新迅速，需保持学习热情，主动吸纳新知识。日常与开发、业务部门多交流，精准把握需求，协同处理数据库相关问题。

积累一定经验后，初级工程师进阶为中级，开始承担更复杂核心任务。

1. 优化数据库性能：不能仅看表面指标，要深入剖析数据库运行缓慢原因。解读查询执行计划，揪出慢查询，通过创建索引优化查询字段、改写语句提升效率，精细调整数据库参数，让其高效运行。

1. 设计复杂数据架构：参与企业数据规划，面对业务增长、数据量攀升，设计扩展性强、可用性高的数据存储方案。如电商大促时，确保订单、用户数据快速存取，顾客能秒查订单；对海量日志数据，合理分区、归档，平衡存储与分析需求。

1. 保障数据库不停机：构建高可用架构，如 MySQL 主从复制、Oracle RAC 集群。实时监控集群状态，主库故障时迅速切换至从库，确保业务无感知，最大程度压缩停机时间。

1. 开发自动化运维脚本：为摆脱手工操作低效易错弊端，中级工程师用 Python、Shell 等编写脚本。实现定时自动备份、性能数据采集分析自动化、批量创建数据库对象，大幅提升运维效率。

1. 精通数据库专业知识：深入洞悉数据库内部原理，熟悉存储引擎底层存储读取方式、锁机制、并发控制，能依据业务巧用数据库特性，如以存储过程优化复杂业务执行，熟练运用高级调优技巧。

1. 掌握编程与脚本技能：熟练运用 Python 等编程语言与数据库交互，借助 PyMySQL 等库实现数据迁移、性能数据可视化。具备面向对象编程思维，确保代码规范、易维护。

1. 拥有故障排查与解决能力：面对数据不一致、死锁、集群节点数据不同步等复杂故障，能借助数据库日志与系统工具全方位排查，精准定位根源，迅速制定解决方案恢复业务。

1. 具备项目管理与协调能力：参与大型项目时，作为数据库专家与多团队紧密协作。合理规划数据库任务，把控进度，协调资源，保障项目高质量交付。

高级数据库工程师堪称行业“大神”，技术精湛且具战略眼光。

1. 规划企业数据战略：结合企业业务走向与市场技术趋势，为数据资产谋长远布局。如权衡集中式与分布式数据库优劣，适配企业未来 5 年扩张；规划云数据库迁移路径，降低成本与风险；探索大数据、人工智能与数据库融合，挖掘数据深层价值，助力数字化转型。

1. 构建数据库安全体系：全方位打造数据库安全防护网，涵盖网络、系统、应用多层。网络层设防火墙阻拦非法访问；系统层加固服务器；应用层严格审核接入程序。制定严谨用户权限规则，加密敏感数据，定期漏洞扫描、打补丁，确保数据安全。

1. 引领技术团队创新：作为技术引领者，带领团队探索前沿技术落地可能。如优化分布式数据库适配复杂业务，引入区块链存关键数据防篡改，开创全新业务模式。同时组织内部培训，分享前沿知识与实战经验，培育创新团队。

1. 辅助高层决策：与高层直接沟通，以数据为依据，剖析业务瓶颈。如预测数据量增长对架构冲击，基于分析为领导提供数据库升级、新技术引进投资建议，助力企业合理分配资源，抢占竞争先机。

1. 深厚技术功底与前沿视野：时刻关注数据库前沿技术，能敏锐捕捉新技术应用契机。在分布式数据库架构、云原生数据库、智能运维等新兴领域深入研究实践，引领企业技术变革。

1. 卓越领导与管理能力：既是技术权威，又是团队管理者。擅长根据成员特长分配任务，激发潜能，提升团队战斗力。沟通协调能力出众，与高层汇报精准高效，跨部门协作顺畅，推动数据战略落地。

1. 敏锐业务洞察力：深刻理解企业核心业务，精准定位痛点，巧用数据库技术解决。能从海量数据洞察商机，如分析用户购买行为为市场部门定制精准营销策略，驱动业务创新。

1. 危机应对与决策能力：遭遇重大数据事故（如数据中心火灾、黑客攻击）或颠覆性技术变革，能沉着冷静，迅速权衡利弊、果断决策。协调各方资源抢险，降低损失，保障数据业务平稳过渡。

从初级迈向高级，恰似登山，需步步为营。

初级工程师要在日常积累实战经验，多参与小项目，遇问题钻研求解，主动学习进阶知识，逐步提升解决复杂问题能力，为晋升中级铺垫。

中级工程师若想再进一步，需在大型项目担重任，主导关键数据库架构设计、性能攻坚，拓宽技术边界，强化团队协作与领导能力，凭出色项目成果吸引高层关注，争取晋升契机。

高级工程师晋升侧重于战略层面，为企业创造显著数据价值，引领行业技术走向，塑造数据文化，成为高层智囊，实现从技术骨干到战略家的华丽转身。

数据库工程师在不同阶段各显神通，守护企业数据财富。无论你是初涉数据库运维的新手，还是奋进在成长路上的同行，都欢迎来评论区分享故事、困惑。若觉得此文有用，别忘了点赞、收藏、分享，让更多人了解这个超酷职业！评论区等你哟！

本文作者及来源:Renderbus瑞云渲染农场https://www.renderbus.com